

> Google DeepMind 推出的 Project Genie 突破了传统内容生成的边界，允许用户通过文本或图片即时构建可交互的虚拟世界。这项基于 Genie3 和 Gemini 模型的技术，不仅实现了画面的实时渲染，更赋予了场景深度的物理交互能力。

## 文本到世界的维度跨越

Google DeepMind 近日向部分用户开放了其革命性的 AI 模型——Project Genie。这款工具的核心突破在于，它不再局限于生成静态图像或线性视频，而是能够根据用户的简单文本描述或上传的静态图片，即时构建出一个“活”的、可探索的虚拟环境。

这一技术的背后，是多种顶尖 AI 模型的深度融合。以 **Genie3** 为基座，结合 **Nano Banana Pro** 图像生成模型以及 **Gemini** 多模态模型的理解能力，系统能够瞬间将自然语言转化为沉浸式的互动场景。无论是科幻小说中掠过异星的飞船，还是纪录片中亚马逊雨林的探险，用户都能在生成的瞬间进入其中进行像电子游戏一样的自由探索。

![Google_AI_Studio_2026-02-02T03_03_18.750Z.png](https://static.downly.cn/images/58ec14d30776153073744aeee123a24d.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 实时交互与动态渲染

与传统的视频生成模型（Sora 等）不同，Project Genie 的护城河在于“实时交互”。

*   **动态渲染** 系统会捕捉玩家的操作（如移动角色、转换视角），并实时计算和渲染下一帧画面，而非预先生成的固定视频流。
*   **物理反馈** 演示显示，当用户控制角色与场景物体互动时，环境会给予反馈。例如，蓝色小球滚过草地时，草地的颜色轨迹会根据物理接触发生实时改变。
*   **高度定制** 用户不再是被动的观众，而是创作者。上传手绘草图或现实照片，即可将其转化为游戏关卡，并自行设定交互逻辑。

## 应用前景与当前局限

目前，Project Genie 仍处于早期实验阶段，仅面向拥有美国地区 Google AI Ultra 账户且年满 18 岁的用户开放。受限于庞大的算力需求，当前的体验时长被限制在 60 秒以内，且偶有技术故障发生。

尽管如此，DeepMind 团队对该技术的未来充满信心。他们正致力于突破时长限制，并赋予用户对环境更精细的控制权。从长远来看，Project Genie 有望彻底重塑游戏开发流程，帮助电影导演快速进行分镜可视化，甚至在教育和应急救援领域，通过模拟复杂场景来提供低成本、高保真的训练环境。

DeepMind发布Project Genie 开启文本即时构建交互世界新纪元



> **导语**
> 在休斯顿美国气象学会上，英伟达发布的 Earth-2 模型套件以 Transformer 架构取代传统物理模拟，不仅在 70 项变量上超越谷歌 DeepMind，更将原本需耗时数小时的数据同化过程压缩至分钟级，开启气象预测的“实时时代”。

## 架构革新 性能超越谷歌 GenCast

面对极端气候频发的挑战，英伟达推出的 Earth-2 Medium Range（中程预报模型）展示了 AI 介入气象领域的统治力。官方实测数据显示，该模型在涵盖风速、气压、湿度等 **70多个气象变量** 的预测精度上，全面优于谷歌 DeepMind 于 2024 年末发布的 GenCast 模型。

这一突破的核心在于底层逻辑的重构。英伟达并未沿用依赖复杂手工物理模拟的传统路径，而是采用了基于 **Atlas** 的全新架构。英伟达气候模拟总监迈克·普里查德指出，这代表气象科学正在经历一场“回归简洁”的范式转移。通过摒弃碎片化的小众 AI 架构，转向具有高度可扩展性的 **Transformer** 架构，Earth-2 能够更高效地处理海量大气数据。

![Google_AI_Studio_2026-01-27T03_19_27.457Z.png](https://static.downly.cn/images/07d226e11927e01bc4a53c000d3c43dd.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全生态布局 三大支柱构建防御网

Earth-2 并非单一模型，而是一个针对不同时间跨度与应用场景的完整生态系统。

首先是 **临近预报模型（Nowcasting）**，专注于未来 0 至 6 小时的极短期预测。该系统直接利用全球地球静止卫星数据进行训练，突破了传统物理模型受限于特定区域的短板，能够敏锐捕捉风暴路径及突发危险天气。

其次是 **全球数据同化模型**，这是整个套件的效率核心。传统模式下，整合气象站与气象气球数据的“初始快照”生成过程需要超级计算机满负荷运转数小时。而 Earth-2 利用 **GPU 加速**，将这一过程压缩至 **几分钟** 内完成，极大释放了计算资源。

最后是 **高分辨率与变量建模**，集成了用于生成快速高分辨率预测的 **CorrDiff** 工具，以及专门针对温度、风速等单变量进行精细化建模的 **FourCastNet3**。

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## 气象主权下放 让超算不再昂贵

长期以来，高精度的天气预报是富裕国家和科技巨头的“特权”，其背后是昂贵的超级计算机租赁成本。普里查德强调，“天气是国家安全问题，主权与天气密不可分。” Earth-2 的高能效特性显著降低了这一门槛，使发展中国家和中小型机构有能力建立自主的精准预报系统。

目前，该技术已快速进入实战部署。以色列和台湾地区的气象部门已率先采用 **CorrDiff** 技术，而 The Weather Company 与道达尔能源（Total Energies）正在评估 **Nowcasting** 在能源调度与灾害预警中的实际价值。

英伟达 Earth-2 重塑气象预测 算力重新定义气候科学



> Google DeepMind 今日攻克计算机视觉领域的终极难题，推出全新 D4RT 模型。该技术成功将三维空间与时间维度融合，实现对动态世界的像素级精准追踪与重建，让机器视觉从“拼图”进化为“整体感知”。

## 从拼图模式到四维整体建模

长期以来，机器视觉受困于如何理解动态世界。DeepMind 发布的 D4RT（Dynamic4D Reconstruction and Tracking）打破了这一僵局，它不再依赖多个独立模型分别处理深度、动作和视角的传统“打补丁”方式，而是通过统一架构实现了维度的跨越。

D4RT 采用优雅的“查询式”架构，将复杂的视觉任务简化为一个核心逻辑 询问视频中的任意像素在特定时间、特定视角下的三维坐标。这种从底层逻辑上的重构，让 AI 不再是处理一个个切片，而是建立起了一个包含时间维度的完整四维世界模型。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力效率的指数级跃升

“指哪打哪”的查询机制带来了惊人的效率提升。在性能基准测试中，D4RT 的运行速度相比现有技术标杆提升了 18 至 300 倍。

以往顶级算力需要十分钟才能解析的一分钟视频，现在仅需 5 秒即可完成处理。这意味着 AI 首次具备了在现实场景中实时构建四维地图的能力，为自动驾驶、机器人导航等对时延极其敏感的领域扫清了关键障碍。

## 超越视觉的全时空感知

D4RT 的突破不仅在于快，更在于深。它展现出了令人惊叹的“脑补”能力

*   **全时空追踪** 即便物体被遮挡或移出画面，模型依然能预测其在三维时空中的轨迹。
*   **瞬时重建** 无需反复迭代，直接生成场景的精准 3D 结构。
*   **自适应捕捉** 自动对齐不同视角，精准还原相机的运动路径。

这标志着 AI 正从单纯的“看客”进化为能够理解物理常识的观察者，为通往通用人工智能（AGI）铺平了视觉感知的基石。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

DeepMind 发布 D4RT 模型 开启 AI 视觉四维全感知时代


> **导语**
> 在AI商业化的十字路口，两大巨头展现出了截然不同的哲学。针对OpenAI近期测试广告的举措，谷歌DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯罕见发声，直言“惊讶”，并阐述了为何在现阶段，保持AI助手的纯粹性比短期变现更为重要。

## 信任危机 助手与广告的天然矛盾

近日，在达沃斯论坛接受Axios专访时，哈萨比斯对当前AI聊天机器人的商业化路径提出了独到见解。面对OpenAI为平衡昂贵基建成本而针对非订阅用户测试广告的决定，他表达了深层的担忧。

“你想信任你的助手，那么广告该如何融入这种模式？”哈萨比斯一针见血地指出了其中的逻辑悖论。他分析认为，搜索场景与助手场景有着本质区别：搜索本质上是信息分发，用户意图与广告匹配度较高；而聊天机器人旨在成为处理高度私人事务的“得力助手”。在这种亲密且高度个人化的交互体验中，侵入式广告极易破坏用户建立的信任感。亚马逊Alexa此前在应用推荐上的尝试失败，以及OpenAI早期类似尝试引发的用户反感，都是前车之鉴。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 谷歌的定力 深耕个人智能体验

尽管广告营收占据了谷歌帝国的半壁江山，但哈萨比斯明确表示，谷歌目前并无计划在Gemini等AI聊天机器人中投放广告。相反，团队正将全部精力集中在**用户反馈**与**个性化功能**的深度开发上。

谷歌目前的策略是推动Gemini与Gmail、Google Photos及YouTube历史记录的深度打通，旨在提供真正懂用户的“个人智能”回复，从而提升工具的核心粘性。哈萨比斯强调，尽管团队也在思考商业化方案，但并未感受到来自管理层的变现压力。“我们将保持高度的科学性与严谨性，不会做出任何仓促的决定。”对DeepMind而言，确保AI助手的有用性与值得信赖，是目前远高于短期广告收入的战略优先级。

谷歌DeepMind掌门人谈变现：过早引入广告将以此损害AI信任



> DeepMind 掌门人德米斯·哈萨比斯直言，中国大模型与美国的差距已缩小至“仅数月”，但在缺乏颠覆性原创范式的背景下，工程能力的极致优化能否支撑长远竞争仍是未知数。

## 工程化能力的极致追赶

在中美科技博弈的宏大叙事下，DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯近日接受 CNBC 专访时，对中国 AI 的现状给出了客观而犀利的评价。他明确反对西方舆论中关于中国 AI “代际落后”的论调，认为中国大模型与顶尖水平的差距已缩短至“仅数月”。

哈萨比斯特别点名了 DeepSeek、阿里巴巴和月之暗面等中国科技公司，称其模型在训练规模与推理能力上“令人印象深刻”。他承认，中国在 AI 基础设施投入、工程化落地以及应用场景的丰富度上展现出了惊人的效率。这种在垂直领域的快速复现与优化能力，使得中国 AI 能够在短时间内迅速逼近国际前沿水平。

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## 创新范式与思维瓶颈

然而，哈萨比斯也指出了中国 AI 生态面临的深层隐忧。他认为，尽管技术迭代速度极快，但中国尚未诞生真正具有“颠覆性”的原创范式——即从 0 到 1 的科学突破。目前的成就更多建立在对现有架构（如 Transformer）的高效利用与改进上，而非探索全新的基础理论。

他强调，这种差距的根源并非单纯的技术封锁，而是“思维方式”的差异。虽然高端芯片的出口管制确实限制了超大规模模型的训练，但真正的瓶颈在于是否拥有鼓励高风险、长周期基础探索的文化。“创新需要容忍失败的土壤和跨学科的自由思考，这比算力更难复制，”哈萨比斯表示。这一观点为全球 AI 竞赛提供了新的观察维度 算力决定速度，而思想深度决定高度。

DeepMind哈萨比斯评中国AI 追赶速度惊人但缺乏从0到1原创力



> 谷歌 DeepMind 与波士顿动力在 CES 2026 上宣布达成战略合作，将 Gemini Robotics 大模型植入 Atlas 人形机器人。这一合作的首个试验场选定在现代汽车生产线，旨在通过“物理智能”让机器人从预设脚本走向自主决策。

## 当大模型拥有实体

这场合作标志着通用机器人革命的正式启动。双方的核心目标是将 Gemini 的认知能力与波士顿动力卓越的硬件机动性完美融合。在现代汽车的工厂中，搭载 Gemini 的 Atlas 将不再是只会重复固定动作的机械臂，而是能够直面动态、非结构化环境挑战的“通用工人”。

波士顿动力 CEO Robert Playter 强调，新系统的关键在于赋予机器人“情境理解力”。通过摄像头和激光雷达的数据输入，Gemini 能让机器人实时感知周围环境的上下文，并具备处理不规则物体的高水平灵巧操作能力。

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## 从脚本演示到物理智能

长期以来，波士顿动力的机器人虽能完成后空翻等高难度动作，但多依赖于精心编排的代码脚本。Gemini 的介入旨在打破这一限制，注入真正的“物理智能”。

这是一种软硬结合的进化模式：机器人能够识别非标准化物体，自主规划运动路径，并在执行任务中持续自我修正。DeepMind 机器人部门高级总监 Carolina Parada 将此比作构建机器人界的“Android”操作系统——Gemini 提供通用的智能底座，而汽车制造仅仅是这一宏大计划的起点。

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## 安全与未来的双重考量

更高的智能意味着更复杂的安全挑战。双方在合作中特别强调了内置的安全机制，Gemini 将通过推理层对自身动作进行实时约束，确保在提升自主性的同时，严格遵守工业安全标准。

随着 Atlas 和 Spot 机器人在真实产线上的测试逐步展开，DeepMind 与波士顿动力的这次联手，不仅是跨越时空的“再度牵手”（波士顿动力曾属谷歌旗下），更为全球人形机器人赛道树立了新的技术标杆。

波士顿动力接入Gemini大模型 人形机器人Atlas进驻现代汽车工厂



> 谷歌 DeepMind 研究员预测，2026年将成为 AI 技术的分水岭，持续学习能力将全面落地。这意味着 AI 将不再依赖静态训练数据，而是像人类一样在不断摄取新知识中自我进化，最终在2050年成为诺贝尔奖级科研的主力军。

## 技术拐点 2026年开启持续学习新纪元

持续学习（Continuous Learning）被视为 AI 通向通用智能的必经之路。谷歌 DeepMind 的最新研究指出，这一关键技术有望在2026年全面实现。不同于当前模型训练完成后即“固化”的状态，具备持续学习能力的 AI 能够在不间断运行中自主吸收新知、修正错误并优化策略。

谷歌已经在该领域取得实质性突破。在 NeurIPS 2025 大会上，团队提出的“嵌套化方法”显著提升了大语言模型的上下文处理与实时学习能力。Anthropic CEO Dario Amodei 亦对此表示认同，认为2026年将是该技术从实验室走向实用化的关键节点。届时，AI 将具备真正的“成长性”，彻底改变现有的模型迭代逻辑。

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## 编程终局 2030年全自动编程将成现实

持续学习技术的成熟将直接引爆编程领域的革命。目前的 Claude Code 等工具已能大幅减少人类干预，而根据预测，到2030年，全自动编程将成为常态。

届时，AI 不仅是辅助工具，更将完全取代人类程序员的角色，独立承担从需求分析到代码实现、测试部署的全流程工作。研究人员甚至探讨了“智能爆炸”的可能性——当 AI 研发实现完全自动化后，系统将以超越人类理解的速度进行自我迭代，推动社会进入超智能时代。

## 科研愿景 2050年 AI 剑指诺贝尔奖

《自然》杂志的展望为 AI 的长远未来描绘了宏伟蓝图。预计到2050年，AI 系统将彻底重塑科学研究范式，成为诺贝尔奖级发现的核心驱动力。

未来的实验室将呈现全新景象：由 AI 算法驱动的自主系统与机器人实验员全天候协作，不知疲倦地探索科学边界。这种“无人化科研”不仅将指数级提升发现速度，更可能在人类无法触及的复杂维度上取得突破。DeepMind 的预测不仅是技术路线图，更是对人类文明认知边界的一次大胆扩容。

DeepMind 重磅预测：2026年 AI 将实现持续学习与自主科研



> 随着人工智能竞赛进入白热化阶段，科技巨头间的人才掠夺战已从资深架构师蔓延至学术后备军。最新披露的薪酬数据显示，为了锁定顶尖AI实习生与研究员，Meta、OpenAI等公司开出了堪比甚至超越传统高管的惊人价码，一场由资本驱动的“天才圈地运动”正在上演。

## 巨头对垒 亿元奖金成常态

为了在AI赛道建立绝对优势，科技巨头们在人才投入上毫不手软。Meta早前以143亿美元入股Scale AI，被业界解读为对核心技术团队的变相吸纳；谷歌则斥资24亿美元将Windsurf团队收入囊中。

在个人薪酬层面，竞争更是惨烈。据传Meta曾开出高达1亿美元的签约奖金试图挖角OpenAI的核心员工。即便是非头部AI初创企业的负责人，其基本年薪门槛也已普遍提升至30万至40万美元区间，高端人才的溢价能力达到历史峰值。

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## 黄金实习 入门即巅峰的薪资

这场战争最显著的变化在于对下一代研究者的争夺。各大厂的实习生与驻留研究员项目薪资令人咋舌：

*   **OpenAI** 的驻留研究员项目月薪高达1.83万美元（约合人民币12.9万元），且表现优异者拥有极高的转正率。
*   **Anthropic** 为其4个月的AI安全研究员计划提供每周3850美元津贴，并额外提供每月1.5万美元的算力预算。
*   **谷歌** 的博士生研究员项目年薪区间在11.3万至15万美元，直接由DeepMind等核心团队指导。
*   **Meta** 的研究实习岗位月薪最高可达12000美元，聚焦神经渲染等前沿课题。

这些主要针对在校博士生或年轻研究员的岗位，其待遇已远超绝大多数行业的资深从业者，充分暴露了当前AI领域“人才荒”的现状。

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## 趋势分析 算力与智力的双重军备竞赛

这一现象表明，AI产业的竞争壁垒正由单纯的算力堆叠转向“算力+智力”的复合维度。巨头们深知，在算法模型趋同的背景下，拥有能定义下一代技术路线的顶尖大脑才是决胜关键。对于相关专业的学生而言，这无疑是一个黄金时代，但同时也意味着入局门槛被无限拔高——只有最顶尖的少数人，才能拿到这张通往未来的高价船票。

硅谷打响AI人才争夺战 实习生月薪超十万成抢手资源

DeepMind联创新公司推出的AI聊天机器人

Google Veo 3 / 3.1 是 Google DeepMind 推出的最新一代生成式视频模型。

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